USUS - Big Data
- 2. Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it... Dan Ariely
- 3. Big Data 1. Definisjon og behov 2. Eksempler 3. Marked og konsekvenser
- 4. Big Data Definisjon og behov:
- 5. Definisjon Innsamling, oppbevaring, analyse, behandling og tolkning av store mengder data.
- 6. Hvor kommer behovet fra? Vi konstruere og lagrer enorme mengder med data Mye data blir liggende i databaser og aldri utnyttet Verkt淡y har v脱rt kostbare og manglende
- 8. Mapping the human genome has been compared with putting a man on the moon, but I believe it is more than that. Thomas Michael Dexter
- 9. Eksempel: Human Genome Project Foto: National Geographic
- 10. Eksempel: Human Genome Project Foto: http://circos.ca/intro/genomic_data/
- 11. Eksempel: Human Genome Project Tok 10 奪r 奪 gjennomf淡re dekoding av f淡rste Tar n奪 mindre enn en uke Kostnaden for DNA-mapping har blitt redusert 10 000 ganger siste 10 奪rene
- 12. Vincent Bruzzese, the enemy in Hollywood Kontra
- 14. Facebook could not be Facebook without Big Data technologies Ken Rudin (Facebook)
- 15. Eksempel: Facebook Enorm suksess med sin Big Data satsning Databaser med over 300 petabytes Utviklet egne verkt淡y for 奪 kunne sp淡rre og analysere egne databaser Tilgjengelig gratis for alle: http://prestodb.io/
- 16. Big Data Marked og konsekvenser:
- 17. Big Data: $100 milliarder Tilbake i 2010 var Big Data markedet verdt $100 milliarder og 淡kte med 10% 奪rlig
- 18. Big Data: Forventningstyring Unders淡kelse utf淡rt av Bain & Co. viser at kun 4% av forretningsledere er forn淡yd med resultatet fra Big Data-innsatsen Teknologien er veldig kraftig, men viktig 奪 styre forventninger til verdien av dataen man f奪r ut av innsatsen
- 19. Big Data: Muligheter Bedre sp奪dommer om fremtiden Bedre analyser og diagnose (av sykdomssymptomer) Optimalisering av prosesser, bruk av utstyr, m.m.
- 20. Big Data: Konsekvenser Big Data blir gjerne grunnlag for store avgj淡relser, som kan ha store positive, men ogs奪 negative, konsekvenser Er det alt man b淡r gj淡re, selv om man kan?
- 21. Demo Utnytte trafikkdata for 奪 forst奪 brukerm淡nster Tilrettelegge brukeropplevelser fra data
- 22. Takk! Sondre Bjell奪s Deepmind AS sb@deepmind.no yvind Mj淡lund Deepmind AS om@deepmind.no